我有一个密钥:在json中的值
"text": "CRITICAL: Alert for device amst-asw1 - Port status Down\nSeverity: critical\nTimestamp: 2021-02-01 10:53:16\nUnique-ID: 307849\nRule: Port status Down Faults:\n #1: sysObjectID = .1.3.6.1.4.1.2636.1.1.1.2.63; sysDescr = Juniper Networks, Inc. ex4300-32f Ethern
问题
我一直遇到Linux命令在包含数字编号文件和文件夹的文件夹中运行的问题;例如,依次编号为1、2、3的文件.
例如,如果我在一个包含文件或文件夹的文件夹中,该文件或文件夹的数值名称出现在我的命令中,则该命令输出的输出可能会被截断。
下面是一些示例:
$ ls -l
total 8
drwxr-xr-x 2 victoria victoria 4096 May 7 18:34 1
drwxr-xr-x 2 victoria victoria 4096 May 7 18:14 2
-rw-r--r-- 1 victoria victoria 0 May 7 18:34 3
##
我在Atom上,我的界面现在显示如下:
{错误运行gjslint}(x4) {错误运行选择}(X4)
当我打开错误部分时,我发现如下:
[Linter] Error running selective Error: ENOENT: no such file or directory, open '/Users/Timothy/Documents/config.selective'
at Object.openSync (fs.js:440)
at Object.func [as openSync] (electron/js2c/asar.js:140)
我在yotube上看移动和嵌入式TensorFlow (TensorFlow开发人员峰会2017)视频,在这里。
在视频中,我学习了一些在Android上减少tensorflow so文件大小的功能。
我在这里做
"""Prints a header file to be used with SELECTIVE_REGISTRATION.
Example usage:
print_selective_registration_header \
--graphs=path/to/graph.pb > ops_to_register.h
Then when com
我使用下面的查询来获得结果
SELECT `subjects`.*,`staffs`.`name`
FROM `subjects`
LEFT JOIN `staffs` ON `staffs`.`uid` = `subjects`.`teacher`
LEFT JOIN `subject_student_selective`
ON `subject_student_selective`.`course` = `subjects`.`classid`
AND `subject_student_selective`.`subject`
我用conv3d建立了一个tensorflow模型,并对其进行了冻结和推理优化。当我在Android (TensorflowInferenceInterface.run)中调用推理时,会得到以下错误:
java.lang.IllegalArgumentException: No OpKernel was registered to support
Op 'Conv3D' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels:
<no registered kernels>
[[N
目前,我正在尝试计算某一特定词类在给定的在线评论中发生的实例。虽然我能够检索每个单词对应的特定标记,并计算这些实例,但我在捕获空值(如果标签不存在= 0)时也面临困难。理想情况下,我将有一个包含所有标记的列表,这些标记要么包含审查中实际出现的次数,要么不显示为0。我用NLTK的POS标签。
下面的代码将为每个评审获取特定的标记,因此只针对评审中的标记:
for line in lines:
tokens = nltk.word_tokenize(line)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
counts=Counter(tag for word,tag in tagg
使用包,我得到了类似于以下内容的嵌套列表:
nestedlist <- list(
a = list( a = list(1:10), b = list(35)),
b = list(11:25)
)
理想情况下,我希望它看起来像这样(所有的列表都有一个未命名的元素被元素替换):
nestedlist <- list(a = list(a=1:10, b=35), b = 11:25)
我已经尝试了以下几种方法:
unlist(nestedlist) # returns one vector with all elements
selective_unlist &
我在一个全新的500 of CS900 SSD上安装了一份新的Kubuntu22.04版本。我注意到系统关闭时出现了以下几个错误,这些错误有点令人担忧:
...Apr 22 15:34:07 sluggo kernel: blk_update_request: I/O error, dev sdb, sector 110924048 op 0x0:(READ) flags 0x80700 phys_seg 17 prio class 0...
According to smartctl, there's nothing wrong with this
drive.
SMART At
我希望用",“和”和“分隔复选框值,我有3个复选框,我想在div中显示这些值。例如,如果一个人选择一个值,它将只是一个值,如果所选的值是两个,那么它将由value1和“value2”分隔,如果三个值则为value1、“value2”和“值3”。
$(".selective").change(function(e) {
var ValForDiv='';
var length = $('input.selective:checked').length;
var i=0;
$('input.selectiv
下面的代码导致Pandas引发ValueError。我不知道为什么使用一个正常的列表很好。
fileFields = [str(input("Please enter the column name for the pedigree field in
your request file.\n")),
str(input("Please enter the column name for the pedigree field
in the Tissue Library fi
在Keras的doc中,有一个DAE (去噪AutoEncoder)示例。下面是链接
众所周知,自动编码器由编解码网络组成,编码器的输出是编码器的输入。但是当我一遍又一遍地检查代码时,我发现示例中解码器的输入(称为潜在的)也是编码器的输入。这让我很困惑。
下面是关联的代码段
# Build the Autoencoder Model
# First build the Encoder Model
inputs = Input(shape=input_shape, name='encoder_input')
x = inputs
# Stack of Conv2D blocks
在注意到异常长的磁盘操作延迟之后,我查找了日志,这就是我发现的:
Feb 22 14:02:11.711182 Onan01 kernel: ata10: hard resetting link
Feb 22 14:02:12.186958 Onan01 kernel: ata10: SATA link up 1.5 Gbps (SStatus 113 SControl 310)
Feb 22 14:02:12.187044 Onan01 kernel: ata10.00: configured for UDMA/33
Feb 22 14:02:12.187068 Onan01 kernel:
如何通过c#获得位于堆栈面板(父容器)内的所选Radiobutton控件的索引,而不是边界而不是单选按钮?
这是我在搜索和尝试之后得到的
for (int i = 0; i < this.selective.Children.Count; i++)
{
if (this.selective.Children[i].GetType().Name == "RadioButton")
{
RadioButton radio = (RadioButt
我编写了python代码,以编程方式生成一个卷积神经网络(CNN),用于在caffe中训练和验证.prototxt文件。以下是我的职责:
def custom_net(lmdb, batch_size):
# define your own net!
n = caffe.NetSpec()
# keep this data layer for all networks
n.data, n.label = L.Data(batch_size=batch_size, backend=P.Data.LMDB, source=lmdb,
当我对下面的yaml文件执行"docker-compose up -d“时,我的redis图像给出了下面的警告。 WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage issues with Redis. To fix this issue run the command 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled&
%reset
%reset -f
和
%reset_selective a
%reset_selective -f a
使用Python替代Matlab命令“清除所有”,其中"-f“的意思是”不需要确认的强制“,而"_selective”可以与
who_ls
要有选择地删除工作区中的变量,如这里所示,。
现在我正在管理循环,其中我将定义大量的变量,例如
for j in range(1000):
a = crazy_function1()
b = crazy_function2()
...
m = crazy_function18()
n